在Tensorflow中恢复队列

Question

在我的程序长时间训练并因任何原因停止的情况下，我希望能够从最近的检查点附近开始。我正在使用队列，我没有问题用

恢复大多数变量

        with tf.Session() as sess:
            merged = s.summarize_variables()
            merged = tf.summary.merge_all()
            train_writer = tf.summary.FileWriter(save_dir + '/train',sess.graph)
            eval_writer = tf.summary.FileWriter(save_dir + '/test')
            sess.run(tf.local_variables_initializer())
            sess.run(tf.global_variables_initializer())
            coord = tf.train.Coordinator()
            saver = tf.train.Saver()
            tf.train.start_queue_runners(sess, coord=coord)
            if model_file:
                saver.restore(sess, model_file)
            try:
                while not coord.should_stop():
                    tflearn.is_training(True)
                    cur_step = sess.run(global_step)

当我恢复模型时，我发现队列没有完成。创建检查点时如何将queus恢复到其状态？